Information-Theoretic Exploration of Multivariate Time-Varying Image Databases
Information-Theoretic Exploration of Multivariate Time-Varying Image Databases
复制标题
多元时变图像数据库的信息论探索
DOI：
10.1109/mcse.2022.3188291
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发表时间：
2022
影响因子：
2.1
通讯作者：
Moses, Melanie E.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tasnim, Humayra;Dutta, Soumya;Turton, Terece L.;Rogers, David H.;Moses, Melanie E.
现代科学模拟产生非常大的数据集，使得对这些数据的交互式探索在计算上令人望而却步。一种日益普遍的数据简化技术是将可视化和其他数据提取存储在数据库中。Cinema项目就是这样一种方法，将可视化图像存储在图像数据库中，用于事后探索和基于图像的交互式分析。这项工作的重点是开发有效的算法，可以量化多变量数据集中存在的各种类型的多变量依赖关系。它应用特定的互信息度量来量化多变量图像数据中的显著区域。利用这些信息度量，调制图像的不透明度，使突出区域自动突出显示，领域科学家可以交互式地探索与科学发现最相关的区域。
Modern scientific simulations produce very large datasets, making interactive exploration of such data computationally prohibitive. An increasingly common data reduction technique is to store visualizations and other data extracts in a database. The Cinema project is one such approach, storing visualizations in an image database for post hoc exploration and interactive image-based analysis. This work focuses on developing efficient algorithms that can quantify various types of multivariate dependencies existing within multivariable datasets. It applies specific mutual information measures for the quantification of salient regions from multivariate image data. Using such information measures, the opacity of the images is modulated so that the salient regions are automatically highlighted and the domain scientists can interactively explore the most relevant regions for scientific discovery.
DOI：
10.1088/0954-898x_10_4_303
发表时间：
1999-11
期刊：
Network
影响因子：
--
作者：
Michael R. DeWeese;Markus Meister
通讯作者：
Michael R. DeWeese;Markus Meister
DOI：
10.1109/jbhi.2013.2263227
发表时间：
2013-07-01
影响因子：
7.7
作者：
Bramon, Roger;Ruiz, Marc;Sbert, Mateu
通讯作者：
Sbert, Mateu